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RPA项目建设指南
CIO之家的朋友  知乎专栏  综合  编辑:Diana   图片来源:网络
RPA不仅是有限时间内的一种投资,而且更应被视为一种能力——能帮助企业具备持久的数字化创新的能力。

因为数字化转型更多的是需要处理来自管理层的挑战,所以我们建议管理层将注意力放在组织是否适合采用RPA以及员工是否能适应RPA上。这一观念应始终贯穿在RPA项目的计划、建设和运营等各个环节中。RPA不仅是有限时间内的一种投资,而且更应被视为一种能力——能帮助企业具备持久的数字化创新的能力。

4.1.1 RPA创造的3类价值

自21世纪初到今天,RPA技术已经比较成熟,足以实现大规模的流程自动化。特别是在最近几年,RPA在世界范围内获得了大量主要国际集团和投资机构的信任,其中的一大原因便是需求驱动,例如,成本和效率的优化、寻求系统遗留问题的解决方案、数字化转型的战略考虑等,如图4-1所示。RPA并不是一个万能解,但它是许多企业当前痛点的最优解。任何企业都应从切实解决自身问题的角度进行考量。

1.“成本+效率”优势

在提高效率和降低成本方面,RPA的吸引力是不言而喻的。按照以往的经验,无论是现场办公还是远程协助,在合适的业务流程中部署RPA机器人的成本远低于雇佣人工所花费的成本。与人类相比,机器人不知疲倦、不会停顿,能够极快地处理具有固定规则的重复工作,这使得完成任务的单位成本能够得到显著降低。此外,机器人自动化流程更可控、连贯而且准确,可以避免因为偶发的人为错误而造成的损失。

图4-1 RPA的价值创造

RPA通常在短时间内即可完成部署并投入使用(一般是数周),它的执行成本较低,部署时间较短。因此企业可以快速评估业务流程的优化效果,快速获得投资回报。

2.解决系统遗留问题

组织运作的时间越长,内部IT系统就会越多。一个广泛的痛点是很多企业和政府机构的关键业务是由一些老旧系统支撑的,随着时间的推移和业务的革新,使用这些系统进行日常工作正变得越来越低效且费力。

管理人员可能会考虑推翻旧系统,但同时他们还需要面临一些更令人头痛的问题:现在的技术人员难以解读系统中运用的旧技术;制订流程的人员和文档找不到了,系统之间互相耦合、错综复杂、改造难度高、投入大、时间长;旧的系统支撑着关键业务,无法忍受长时间的研发周期。

利用RPA机器人模拟人类员工的方式可以在多个系统之间完成交互和切换,企业无须修改现有的IT架构,也无须重新设计基本流程,所采用的方法类似于在现有IT工具上打个补丁。更关键的是其开发周期非常短,成本相对较低,能在不用改变现有系统的基础上解决问题。

3.企业战略需求

目前,企业正在争相发掘下一代数字化技术的价值。始于20世纪60年代的企业流程自动化概念催生了ERP系统,并不断向前发展,现在又迎来了机器人流程自动化的发展热潮。

RPA对提高企业的运作效率和竞争力具有重要的积极作用。可以提高企业的运作效率,优化业务流程,将员工从烦琐的重复工作中解放出来,以便他们将更多精力专注于富有创造性和更高价值的任务中。随着时间的推移,企业可以改善人员流失的问题,工作氛围会更好,内部创新也会持续增加。

RPA通常被认为是通往人工智能的第一步,它有望彻底改善企业的工作方式,以提高企业对新兴业务趋势的反应能力,在人工智能时代抢占关键先机。算法及人工智能技术的进步,为企业带来了全新的机遇。与大多数技术的成长轨迹一样,人工智能的产业化应用虽然仍处于早期阶段,但其还将继续向前发展。目前,人工智能技术(图像识别、自然语言处理、推荐引擎等)主要是在技术驱动型的企业中有应用,其他企业的业务缺乏接触并应用新技术的机会。RPA证实了自动化技术的价值,使企业员工能够更好地适应与数字化劳动力一起工作的环境,进而为全面运用各种性质的人工智能做好准备。

4.1.2 RPA项目建设的最佳实践

任何复杂的过程都可以拆解为简单的步骤,RPA项目的建设也不例外。如图4-2所示,一个完整的RPA项目的建设路径从选择最适合被自动化的流程开始,到获得管理层和团队的支持而得以实现,通过试运行并最终投入使用,这一系列过程其实并不复杂,成败主要在于对细节的处理(RPA实施的具体步骤与方法将在第5章中展开讲解,此处仅做简要介绍)。

RPA项目在建设的过程中应努力避免三种常见的陷阱,具体说明如下。

·组织陷阱:因缺乏来自管理层或者团队本身的支持,导致项目难以推进。

·流程陷阱:选择进行自动化的目标流程无关紧要或者过于复杂,从而导致改善效果有限。

·技术陷阱:选择难以使用的RPA工具,可能会导致开发速度缓慢。

落入任何一个陷阱都会阻碍自动化的实现进程,严重的甚至会影响到整个项目的成功实施。

在此过程中,组织还应当理解并管理好对RPA项目建设周期的期待值。根据达观智能对RPA客户的调查,一次完整的RPA项目部署通常需要一到两个月不等,包括配置、测试和将自动化流程投入使用所需要的时间。自然而然地,各方都会对RPA抱有快速落地的心理期待,然而流程的复杂程度、团队规模和目标流程自动化的程度都会影响项目周期。为了保证RPA项目建设的质量和效果,我们建议企业应从自身需求出发,对项目的落地时间表做出合理的预设。

图4-2 RPA项目建设的最佳实践

4.1.2 RPA项目建设的最佳实践

任何复杂的过程都可以拆解为简单的步骤,RPA项目的建设也不例外。如图4-2所示,一个完整的RPA项目的建设路径从选择最适合被自动化的流程开始,到获得管理层和团队的支持而得以实现,通过试运行并最终投入使用,这一系列过程其实并不复杂,成败主要在于对细节的处理(RPA实施的具体步骤与方法将在第5章中展开讲解,此处仅做简要介绍)。

RPA项目在建设的过程中应努力避免三种常见的陷阱,具体说明如下。

·组织陷阱:因缺乏来自管理层或者团队本身的支持,导致项目难以推进。

·流程陷阱:选择进行自动化的目标流程无关紧要或者过于复杂,从而导致改善效果有限。

·技术陷阱:选择难以使用的RPA工具,可能会导致开发速度缓慢。

落入任何一个陷阱都会阻碍自动化的实现进程,严重的甚至会影响到整个项目的成功实施。

在此过程中,组织还应当理解并管理好对RPA项目建设周期的期待值。根据达观智能对RPA客户的调查,一次完整的RPA项目部署通常需要一到两个月不等,包括配置、测试和将自动化流程投入使用所需要的时间。自然而然地,各方都会对RPA抱有快速落地的心理期待,然而流程的复杂程度、团队规模和目标流程自动化的程度都会影响项目周期。为了保证RPA项目建设的质量和效果,我们建议企业应从自身需求出发,对项目的落地时间表做出合理的预设。

图4-2 RPA项目建设的最佳实践

4.1.3 RPA项目的运营要点

1.衡量RPA带来的成效

那么,RPA实施的结果应该如何衡量呢?供应商们普遍认为应该是根据实施之后KPI的变化来衡量。

·Blue Prism为一家商务流程外包公司实现了14项流程的自动化,为其节约了大约30%的成本,提升了服务的质量和精准度。

·外包服务提供商Xchanging在实施RPA系统后成本降低了11%~30%,客户的业务发展速度得到了显著提升。从客户处收集来的数据也由手工处理变为了机器人处理,将数月的流程缩短至几分钟。

·Cognizant帮助一家医疗保险公司自动调整索赔流程,为其节省了44%的成本。

“无法衡量,就无法改进”(管理大师彼得·德鲁克)

虽然对使用流程自动化进行A/B测试比较复杂,但是通过观察实施RPA后的团队在成本、产出和效率方面的变化可以很好地评估RPA的成效。度量RPA所带来的收益有助于进一步提升生产力,鼓励团队发掘可改进的领域,提升实施团队的话语权。

2.避免技术资源浪费

在过去,长期的IT投资和规划往往不会考虑非技术团队的能力提升,结果就是遗留下了大量功能重复的系统和杂乱的业务流程。这些不但会导致员工对应用新技术产生抗拒心理,而且不时地修复旧的系统对技术团队而言更是一项会耗费精力和成本的任务。

如今,RPA为非技术团队提供了强大的自动化工具,随着工作能力的提升,越来越多的流程自动化需求被提上日程。如果缺乏系统的规划和思考,就会导致流程复杂化、技术资源浪费等诸多弊端,同时也会让RPA项目的收益大打折扣。更为严重的后果是,会造成RPA的部署工作困难重重、难以落地。确保由RPA完成的自动化在未来不会被重复开发,对于避免资源浪费来说十分重要。企业应保证将稀缺的技术资源更好地应用于构建RPA工具无法实现的功能。

3.考虑架设RPA卓越中心

一般而言,RPA在组织内的成长路径是这样的:从PoC开始验证概念、测试、开发并上线,在开发多个RPA机器人之后,企业逐渐开始意识到应该有一个团队来管理功能各异的机器人,此时可以考虑架设RPA卓越中心来管理和催化组织的自动化转型,对接不同业务模块的自动化需求,以便更好地启动和交付新的RPA项目。

这里的一个要点是,说服各业务模块主动推进RPA战略。例如,业务部门应主动提出需求,积极与分析师沟通以便共同梳理业务流程,否则卓越中心所负责的将是对他们来说完全不理解的流程。卓越中心应当将主要精力聚焦于最佳实践,与IT团队协作,加速组织的自动化,以提高收益基准。关于RPA卓越中心的建设和运营,下文会给出详细的探讨。

4.管理对组织的影响

因为机器人将从人类员工处接管更多的工作,所以短期看,RPA将不可避免地会导致企业出现人力冗余的情况,这就要求管理者事先做好规划。一旦员工原有的职责实现了自动化,新的工作任务就要即时布置下去。人力部门也应做好配合,在优化人力资源的同时做好过渡工作培训的安排。

与以往的几次工业革命一样,人工智能革命也会让一些之前有价值的技能变得不再有用。如果不能顺应时代变化,专门从事自动化任务的员工将不可避免地遭遇职业瓶颈。虽然我们希望这样的案例尽量少地出现,但这依然对企业的管理提出了挑战。为遇到困难的员工提供一定的支持,帮助他们做好职业规划,有利于人工智能技术的持续落地,以及维持良好的劳资关系。


本文作者:CIO之家的朋友 来源:知乎专栏
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